Menkul kıymetler piyasalarının fiyat tahminlerinin yapılması Türkiye gibi gelişmekte olan ekonomiler açısından oldukça önemlidir. Bu çalışmada İMKB 100 endeksi ile ilişkili bazı piyasa değişkenleri kullanılarak geleneksel zaman serileri, nümerik arama modelleri ve yapay sinir ağları yöntemleri ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Modelleme için İMKB 100, Altın Fiyatları, Faiz Oranı, Bankalar Arası Çift taraflı işlem miktarı (TL) ve USD günlük kapanış değerlerine ilişkin 3779 adet günlük veri kullanılmıştır. Modelleme çalışmalarında geleneksel zaman serileri için ARMA(p,q), Nümerik Arama Modelleri için Newton yöntemi ve Yapay Sinir Ağları için ise Geri Yayılım Algoritması kullanılmıştır. Stokastik verilerin kullanıldığı zaman serilerinde modelleme çalışmaları tahmin sonuçlarına göre kıyaslanmıştır. Model sonuçlarına göre geleneksel zaman serileri ve Newton nümerik arama modelleri yapay sinir ağları tekniğine göre daha başarısız bir performans sergilemiştir.